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Advanced Analytics mit SAP Welche Auswirkung haben die Mondphasen auf mein Unternehmen?

Mit Advanced Analytics nutzen Unternehmen Ihre Daten über das klassische Data & Analytics hinaus, um durch das Erkennen neuer Muster und Zusammenhänge oder das Voraussagen von Trends neue Potentiale zu identifizieren und einen Mehrwert für das Unternehmen zu generieren. Unser Ziel ist es, Ihre Data & Analytics Lösung durch Advanced Analytics entsprechend Ihren individuellen Anforderungen intelligent zu integrieren, zu erweitern und zu nutzen.

Dabei ist eine andere Herangehensweise bei Advanced Analytics notwendig. Der Schritt zurück von Unternehmensdaten zu Daten. Nur so kann man einen neuen Blick auf die und in die Daten gewinnen, um anschließend im Unternehmen einen Mehrwert zu schaffen. Dabei endet es nicht mit Advanced Analytics. Neue Erkenntnisse werden in die bestehende Data & Analytics Umgebung integriert, um einen dauerhaften Nutzen für Ihr Unternehmen zu garantieren. Das Unternehmen soll dadurch nachhaltig aus Daten lernen.

Wir zeigen Ihnen, wie Sie optimal Advanced Analytics in Ihrer Data & Analytics Lösung mit SAP einsetzen können und begleiten Sie in Ihrer Strategie, über Ihre fachlichen und technischen Anforderungen bis zur Analyse, Entwicklung und Implementierung von statistischen Modellen.

UNSER BERATUNGS- UND LEISTUNGSANGEBOT

Data Management

Der Erfolg von Advanced Analytics hängt mit den verfügbaren Daten und deren Qualität zusammen. Je nach Anforderungen ist bereits eine Datenanalyse mit SAP eine Herausforderung. Daher ist das Management von Daten eine zentrale Anforderung aus Advanced Analytics. Wir unterstützen Sie bei der Planung und Durchführung von Integrationsprojekten von und zu SAP-Systemen mit frei skalierbaren und offenen Technologien wie SAP Data Intelligence oder Services der SAP Business Technology Platform.

Data Analysis

Oftmals reicht bereits eine Datenanalyse aus, um neue Zusammenhänge zu entdecken. Eine Warenkorb- oder Korrelationsanalyse ergeben bereits neue Erkenntnisse durch Zusammenhänge, die dem Unternehmen bislang nicht bekannt waren. Wir unterstützen Sie gerne bei der Datenanalyse oder unterstützen Ihre Mitarbeiter bei der Integration von SAP-Daten in Python und R.

Data Mining

Während man durch eine konkrete Datenanalyse verschiedene Fragestellungen beantwortet, verfolgt das Data Mining einen automatisierten und prozessorientierten Ansatz. Dabei werden Daten automatisiert und systematisch nach Muster und Zusammenhängen sowie Trends durchsucht. Die relevanten Ergebnisse werden sichtbar gemacht und für die weitere Analyse zur Verfügung gestellt. Wir unterstützen Sie gerne bei der Konzeption und Anwendung von Data Mining Prozessen in Ihrem Unternehmen.

Data Visualization

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Die besten Datenanalysen müssen visuell transportiert und in Kontext erklärt werden. Die Visualisierungen können statisch als Ergebnis einer Datenanalyse generiert werden oder innerhalb eines datenanalytischen und explorativen Dashboards exponiert werden. Wir unterstützen Sie gerne bei Auswahl und Einsatz von Datenvisualisierungen.

Vorteile von Advanced Analytics mit SAP.

Schnelle Analyse & schnelle Ergebnisse

Durch Nutzung von SAP HANA SQL und SAP HANA Python oder R Bibliotheken schnelle Einblicke und Zusammenhänge ad hoc generieren. Die Daten müssen, sofern vorhanden, durch eine direkte Datenanalyse nicht erst in einen anderen Datenspeicher übertragen werden.

Skalierbarkeit für größere Analysen

Durch ein intelligentes Data Management in eine Cloud-Umgebung, können auch Big Data Analysen durchgeführt werden. Andere, Non-SAP Daten können frei kombiniert und analysiert werden.

Integrative Cloud-Szenarien

Mit Hilfe der SAP Business Technology Plattform können Prozesse oder Visualisierungen bereitgestellt und die bestehenden Analysen sinnvoll ergänzt werden. Und das Ganze innerhalb der existierenden SAP-Systeme ohne Verzicht auf Sicherheit.

Große Fragestellungen, schnelle Lösungen Die Bestandsaufnahme innerhalb Ihres Unternehmens.

Gemeinsam führen wir gerne eine Bestandsaufnahme Ihrer aktuellen analytischen Systeme durch. So können Sie abschätzen, welche Bedarfe bestehen und welche bereits mit den vorhandenen Systemen gedeckt sind:

  • Review Ihrer Systeme und Anwendungen
  • Analyse Ihres aktuellen Data Managements
  • Zusammenfassung und Präsentation der Ergebnisse
Jetzt unverbindlich anfragen

Wissenswertes zu Advanced Analytics.

Die intelligente Nutzung von Daten ist zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für Unternehmen geworden. Es reicht nicht mehr aus, nur über eine bessere Informationsbasis zu verfügen. Vielmehr geht es darum, Entscheidungen aller Art zu optimieren. So können Kosten gesenkt, Strategien nachhaltiger gestaltet, Ziele schneller erreicht und Maßnahmen effektiver koordiniert werden.

Rein deskriptive Analysen, die sich auf die Auswertung und Visualisierung historischer Daten stützen, wie sie in der Business Intelligence üblich sind, reichen nicht mehr aus. Die Frage „Was ist passiert?“ muss durch die Fragen „Warum ist etwas passiert?“, „Was könnte passieren?“ und „Was müssen wir tun?“ ergänzt werden. Hier setzt Advanced Analytics an.

Was ist Advanced Analytics?

Advanced Analytics bezeichnet einen spezialisierten Bereich der Data Analytics, der zukunftsorientierte Vorhersagen ermöglicht und sich damit deutlich von den deskriptiven und diagnostischen Ansätzen der Business Intelligence (BI) abgrenzt. Die klassischen BI-Methoden konzentrieren sich auf die Analyse historischer Daten und Ereignisse.

Advanced Analytics eröffnet durch den Einsatz spezifischer Werkzeuge und Methoden völlig neue Wege, um aus den vorhandenen Datenmengen gewinnbringende Erkenntnisse für das Unternehmen sowie Nutzen für Mitarbeiter und Kunden zu generieren. Dies beginnt bei verbesserten Entscheidungsgrundlagen für zukunftsrelevante Fragestellungen und reicht bis hin zu vollautomatisierten Prozessketten, die durch Künstliche Intelligenz unterstützt werden und unabhängig von menschlichen Analysten optimale Entscheidungen treffen können.

Damit spielt Advanced Analytics eine entscheidende Rolle bei der digitalen Transformation von Unternehmen.

Vorteile von Advanced Analytics

Advanced Analytics ermöglicht es Unternehmen, Ereignisse und Entwicklungen datenbasiert vorherzusagen, konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten und bestehende Analysen und Prozesse zu ergänzen. Dadurch können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen, flexibel auf Veränderungen reagieren und Trends frühzeitig erkennen, was eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht. Die Risiken von Entscheidungen können durch die Simulation verschiedener Szenarien und die Berechnung ihrer Eintrittswahrscheinlichkeiten minimiert werden.

Insbesondere in dynamischen und wettbewerbsintensiven Märkten haben Unternehmen, die Advanced Analytics einsetzen, häufig einen Wettbewerbsvorteil. Ein weiterer Vorteil dieser Technologie ist die Unterstützung bei der Vorbereitung auf größere Veränderungsprozesse, indem wettbewerbsoptimierende Erkenntnisse aus Daten extrahiert werden.

Die Vorteile von Advanced Analytics umfassen

  • Beantwortung komplexer Fragestellungen,
  • effizientere Reaktions- und Entscheidungszeiten für schnellere Entscheidungsprozesse,
  • höhere Entscheidungsqualität durch faktenbasierte Prognosen,
  • schnellere Marktbewertungen,
  • Optimierung von Geschäftsprozessen,
  • Identifizierung risikobehafteter Entscheidungen und Vermeidung von Fehlentscheidungen.

Welche Methoden & Technologien kommen bei Advanced Analytics zum Einsatz?

Die Methoden von Advanced Analytics sind wesentlich umfassender als die Ansätze von Business Intelligence. Während sich BI hauptsächlich auf historische, strukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen konzentriert, nutzt Advanced Analytics sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten.

Im Gegensatz zu BI, das in erster Linie eine Zusammenfassung vergangener Leistungen liefert, blickt Advanced Analytics in die Zukunft, um aktuelle Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Zu den fortgeschrittenen Methoden, die bei Advanced Analytics zum Einsatz kommen, gehören

  • Clustering: Gruppiert Elemente, um Ähnlichkeiten und Unterschiede innerhalb eines Datensatzes zu identifizieren und so Vergleiche zu erleichtern.
  • Kohortenanalyse: Analysiert das Verhalten bestimmter Personengruppen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
  • Komplexe Ereignisanalyse: Ermöglicht Echtzeiteinblicke, indem Daten zu verschiedenen Ereignissen aus unterschiedlichen Quellen analysiert und Ursache-Wirkungs-Beziehungen dargestellt werden.
  • Data Mining: Identifiziert Muster, Beziehungen und Ausreißer in großen Datensätzen, um Chancen und Risiken zu bewerten.
  • Machine Learning: Entdeckt komplexe Muster und erstellt präzise Vorhersagen, die u. a. für Personalisierung, Betrugserkennung und Mikrosegmentierung genutzt werden können.
  • Predictive Analytics: Vorhersage von Geschäftsergebnissen auf der Grundlage historischer Daten, statistischer Modellierung und maschinellem Lernen.
  • Bindungsanalyse: Dient dem Verständnis von Nutzer- oder Kundenkohorten und unterstützt die Entwicklung von Strategien zur Kundenbindung und Wachstumsförderung.

Einsatz von Advanced Analytics in der Praxis

Die Anwendungsfelder von Advanced Analytics sind vielfältig und nicht auf bestimmte Branchen beschränkt. Praktische Einsatzmöglichkeiten finden sich in nahezu allen Industrien und Wirtschaftszweigen. So werden beispielsweise in der Produktion häufig prädiktive Methoden eingesetzt, um Maschinenausfälle vorherzusagen oder die Auslastung von Anlagen zu prognostizieren.

Auch in Marketing und Vertrieb wird Advanced Analytics eingesetzt, um durch präzisere Kundenscoring-Modelle, Churn-Prognosen, detaillierte Kundensegmentierungen oder Kaufanalysen tiefere Einblicke zu gewinnen und damit bessere Vorhersagen über zukünftige Nachfragetrends zu ermöglichen.

Herausforderungen von Advanced Analytics

Es gibt jedoch keine absolute Sicherheit, dass Advanced Analytics Methoden immer die erwarteten Ergebnisse liefern.

Heutzutage gibt es viele Standardalgorithmen und -methoden für bestimmte Anwendungsbereiche, wie z.B. die Kundenklassifizierung. Die Auswahl der für einen Datensatz am besten geeigneten Lösung hängt jedoch stark von den Fähigkeiten der Anwender und der verwendeten Software ab. Probleme können auch durch unvollständige oder fehlerhafte Daten entstehen, die zum Versagen von Algorithmen führen können. Wenn ein fortgeschrittener Analyseprozess keine Ergebnisse liefert, ist es ratsam, den Prozess zu stoppen und die Daten erneut zu verarbeiten.

Darüber hinaus ist es wichtig, dass die Anwender von Advanced Analytics über ein Verständnis der Wahrscheinlichkeitsrechnung verfügen. Während herkömmliche BI-Berichte in der Regel korrekte Zahlen liefern, müssen die Anwender die Wahrscheinlichkeiten interpretieren, die durch Advanced Analytics erzeugt werden. Beispielsweise sollte die Qualität von Vorhersagen wie Umsatzprognosen oder Kundenklassifizierungen nicht nur bei jeder Analyse dokumentiert und kommuniziert, sondern auch kontinuierlich überwacht und verbessert werden.

Häufige Fragen zu Advanced Analytics:

Business Intelligence (BI) und Advanced Analytics verwenden Daten auf unterschiedliche Weise. BI konzentriert sich auf die Visualisierung und Beschreibung historischer Daten, um über vergangene Leistungen zu informieren. Dabei werden hauptsächlich strukturierte Daten für Berichte und Dashboards verwendet. Advanced Analytics hingegen nutzt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und setzt fortgeschrittene Techniken wie Machine Learning und statistische Modellierung ein, um nicht nur die Vergangenheit zu erklären, sondern auch zukünftige Ereignisse und Trends vorherzusagen und so proaktive Entscheidungen zu ermöglichen.

Advanced Analytics ist vor allem für Unternehmen interessant, die Zugang zu großen Datenmengen haben und diese zur Unterstützung ihrer Entscheidungsfindung nutzen wollen. Dies gilt für Organisationen in einer Vielzahl von Branchen, insbesondere für solche, die einem starken Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind. Der Einsatz von Advanced Analytics erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Fachwissen, einschließlich fundierter Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung.

Marcel Scherbinek

Ihr Ansprechpartner für Advanced Analytics mit SAP: Marcel Scherbinek.

Möchten Sie mehr über Advanced Analytics und den damit verbundenen Möglichkeiten für Ihr Unternehmen erfahren? Marcel Scherbinek freut sich auf Ihre Nachricht.

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